In einem aufwändigen Projekt haben Forscher eine Künstliche Intelligenz (KI) mit 120.000 Fotos der Energiepflanze Sorghum gefüttert. So hat die KI gelernt, die Pflanze von Beikraut zu unterscheiden. Die KI soll dabei helfen, Pestizide noch gezielter ausbringen zu können.
- Forschungsprojekt des Technologie- und Förderzentrums Straubing
- Künstliche Intelligenz wird mit tausenden Drohnen-Fotos gefüttert
- Hoher manueller Aufwand
- Berücksichtigung der Umwelteinflüsse
Wissenschaftler erforschen schon seit längerem, wie chemische Pflanzenschutzmittel möglichst punktuell ausgebracht werden können – so wenig wie möglich, so viel wie nötig. Forscher des Technologie- und Förderzentrums (TFZ) im bayerischen Straubing haben nun eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die diese Herausforderung noch besser bewältigen soll – mit Hilfe von Drohnen. Beteiligt waren auch die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), die Technische Universität München, der Campus Straubing für Biotechnologie und Nachhaltigkeit (TUMCS) und die Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL).
Die Tests haben die Wissenschaftler anhand der Energiepflanze Sorghum durchgeführt. Ziel war es, Beikräuter effektiv zu eliminieren. Als Datenbasis für das KI-Modell dienten 121.000 Drohnenbilder der Pflanze, die von Hand gekennzeichnet werden mussten. Sorghum ist eine wärmeliebende Energiepflanze und gilt angesichts des Klimawandels als vielversprechende Alternative zu Mais als Biogassubstrat.
Hoher manueller Aufwand
Um die Bilder anzufertigen, ließen die Wissenschaftler Drohnen über Sorghumflächen in Straubing fliegen. Anhand der Aufnahmen wurde das KI-Modell entwickelt, das die Kulturpflanzen von Beikräutern unterscheiden kann. Die KI musste lernen, wie Sorghum aussieht, in welchen Reihen die Pflanze steht und wie sie sich von Beikräutern unterscheidet. „Dazu wurde jede einzelne Pflanze auf den Bildern von Hand annotiert – ein unglaublich zeitaufwändiger Prozess“, erklärt Projektleiter Michael Grieb.
Künstliche Intelligenz lernt alle Eventualitäten
Auch die äußeren Umwelteinflüsse stellten eine Herausforderung dar: Wind, Bewegungsunschärfe oder direkte Sonneneinstrahlung können sich negativ auf die Bildqualität auswirken. „Die Pflanzen sehen nicht jeden Tag gleich aus – sie wachsen und verändern sich“, so Grieb. Deshalb trainierten die Wissenschaftler die KI zusätzlich auf die verschiedenen Wachstumsstadien einer Pflanze. Die Arbeiten sind inzwischen so weit fortgeschritten, dass die KI Beikräuter von Sorghum unterscheiden kann. In einem Folgeprojekt geht es nun darum, die Technik in Feldroboter zu integrieren, um sie in der Praxis anwenden zu können.
Das Projekt wurde vom Bayerischen Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft, Forsten und Tourismus (StMELF) gefördert.
Die ganze Publikation zur Studie kann hier kostenlos abgerufen werden.
Foto: Tobias Hase/StMELF